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Los robots han tomado auge para la realización de tareas que no pueden ser llevadas a cabo por humanos. Ya sea por ser complejas, peligrosas o por la destreza física que se necesita para hacer una tarea. Esta tendencia, marcada desde la tercera revolución industrial, implica la programación de un robot para realizar tareas repetitivas. Desde entonces, la mayoría de los robots requieren de un operador que controle y de retroalimentación al sistema. No obstante, en la era 4.0 las máquinas deben facilitar el intercambio de toda información que ayude a optimizar la producción. A un primer nivel, debe existir flujo de información entre la máquina y su entorno. Segundo, debe existir un flujo de información entre los operadores y las máquinas. Finalmente, debe existir un flujo de información entre dos o más máquinas. Para que esto sea posible, es necesario que toda la maquinaria esté dotada de sensores “inteligentes”. Que permitan la conexión a redes y sobre todo la comunicación digital entre máquinas, la nube o interfaces humano-máquinas.
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Estos robots 4.0, también conocidos como robots autónomos, tienen un nivel de autosuficiencia que no tiene la maquinaria actual. Esta autosuficiencia, hasta cierto punto permitirá a los robots interactuar y cooperar activamente con los humanos, ¿pero cómo es esto posible?
Gracias a Big Data podremos estructurar el flujo de información proveniente de los sensores en inmensas bases de datos. Después, se procesará la información usando Inteligencia Artificial (Machine Learning, Deep Learning). Con ello, podremos crear modelos que sean capaces de predecir eventos en varios niveles.
En un primer nivel se encuentra la comunicación de la máquina con su hardware. Por ejemplo, una máquina equipada con sensores de autodiagnóstico e inteligencia artificial para detectar fallas en la misma máquina. Observando discrepancias con el funcionamiento normal, una máquina podrá predecir y ejecutar un programa de autocalibración y autoreparación.
En un segundo nivel se encuentra la comunicación de la máquina con su entorno. Por ejemplo, una máquina equipada con sensores visuales e inteligencia artificial para reconocer imágenes complejas. Esto podría ser utilizado para detectar fallas o alteraciones en productos, para sistemas de video vigilancia, para reconocimiento de terreno en el caso de vehículos no tripulados.
En un tercer nivel se encuentra la comunicación de la máquina con los operadores. La industria del futuro habilitará la co-existencia y colaboración entre humanos y máquinas. Esto puede ser desde cuestiones simples hasta complejas. Por ejemplo, retomando el ejemplo del reconocimiento visual para la detección de fallas. Imaginemos que en el caso de una falla crítica se encienda una luz roja indicando un problema. Aunque esto es un ejemplo simple de comunicación entre máquina con los operadores, podemos ir más allá en la tecnología. De hecho, ya hay sistemas usando otro tipo de tecnología llamada Realidad Aumentada. En la que a través de unos lentes de realidad aumentada o una tablet, podamos seguir instrucciones paso a paso sobre cómo reparar el fallo. Definitivamente en un futuro seguiremos creando diferentes maneras de interactuar con las máquinas. Por el momento, si quieres ver la interacción con la realidad aumentada, te recomiendo seguir este enlace de Phoenix Contact.
Finalmente, en un cuarto nivel se encuentra la comunicación de la máquina con otras máquinas. De nuevo, con los sensores adecuados e inteligencia artificial. Una máquina puede predecir el momento en que necesita una recalibración o reparación. Enviando así una señal al ERP o sistema de gestión que se ocupa del mantenimiento preventivo de la planta. Aún más, esta comunicación permitirá incluso que una máquina pueda mandar una señal para comprar automáticamente sus piezas de reparación. En ambos caso, es una máquina que se comunica con otra máquina.
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PhD. Jose NERI

Author PhD. Jose NERI

Evaluador Experto de la Comisión Europea para proyectos en AI, IoT, Industria 4.0. Consultor en IMEPI y socio fundador de Medusa Digital, una empresa que se dedica al uso de Inteligencia Artificial y Análisis de Datos para proyectos de Marketing 4.0 e Industria 4.0. Linkedin: jossneri

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